Solving jointly districting and resource location and allocation problems: An application to the design of Emergency Medical Services
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes an integrated approach to jointly tackle districting and resource allocation decisions, two interrelated problems that, in most cases, are handled separately. The proposed approach is applied to the context of Emergency Medical Services (EMS), where a large territory needs to be covered by a limited number of resources, i.e., the ambulances. The territory is usually split into districts; each district receives a share of ambulances, which are managed quasi-independently. This paper focuses on the importance of districting decisions, which will impact daily operations and, therefore, the performance of the system. To address the districting and resource location and allocation problems jointly, it proposes an iterative algorithm that exploits the interaction between the strategic (i.e., the districting) and the operational (i.e., the location and allocation of resources) decisions to build compact and balanced districts and, at the same time, find the location and allocation of resources that maximize the performance in terms of system’s response time. Starting from an initial set of districts, the iterative algorithm solves the associated resource location and allocation problem for each of them. Then, according to the performance reached by the location–allocation solutions, the districts are modified. Applied to realistic instances inspired by the city of Montreal, Canada, the algorithm produced results that improved simultaneously the system’s expected response time and the metrics assessing the quality of the districts.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle